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# Claude propõe circuitos quânticos que reduzem os custos estimados de portas e qubits

> Um preprint da Anthropic e de Harvard usa o Claude para propor circuitos quânticos e um avaliador separado para verificá-los. Sete de oito tarefas apresentam menos portas e qubits estimados nas comparações do artigo.

By BIG CHANGE Editorial

Published: 2026-10-17T13:44:34.835Z
Updated: 2026-10-17T13:44:34.835Z
Canonical: https://bigchange.ai/blog/claude-quantum-circuits-gate-qubit-estimates

![Conceptual charcoal illustration of pegs in three channels of a wooden logic model beside a separate measuring gauge.](https://bigchange.ai/api/media/file/quantum-circuit-evaluator-concept-v1.png)
AI-generated conceptual illustration by BIG CHANGE; physical analogy, not a circuit from the preprint or a measured result.

Pesquisadores que trabalham com a Anthropic usaram o Claude Mythos 5 para propor circuitos quânticos e verificaram depois as propostas com um programa separado. Num [preprint submetido em 15 de outubro](https://arxiv.org/abs/2610.22367), relatam menos portas Toffoli e um pico de qubits inferior ao dos projetos de comparação em sete de oito tarefas de construção de circuitos. A oitava, a inversão modular em um corpo de ordem prima, produziu uma família de diferentes compromissos entre portas e qubits.

São estimativas para circuitos lógicos propostos, não medições de um computador quântico. O resultado é útil para pesquisadores que avaliam onde o projeto assistido por IA pode ajudar: a equipe deu ao modelo uma função precisa a implementar e uma forma rápida de rejeitar tentativas incorretas. O BIG CHANGE analisou o artigo e a [explicação da pesquisa](https://www.anthropic.com/research/designing-efficient-quantum-circuits) da Anthropic de 16 de outubro. Não executamos a pesquisa, não reproduzimos as estimativas de recursos nem executamos um circuito em hardware.

## A grande mudança

- **O que mudou:** Uma pesquisa guiada por um avaliador produziu projetos de circuitos para oito operações básicas de computação quântica especificadas. O artigo relata menos portas e qubits em sete tarefas, com um compromisso diferente para a inversão modular.
- **Por que importa:** Um grande algoritmo quântico chama repetidamente rotinas menores. Reduzir os recursos estimados para essas rotinas poderá diminuir as exigências de uma implementação futura, se os projetos resistirem à integração com correção de erros e limitações do hardware.
- **O que observar:** A análise independente das construções dos circuitos, dos orçamentos de erro declarados e das estimativas de recursos para hardware específico determinará até onde os resultados se aplicam além destes casos de teste.

## Um modelo propõe; um avaliador verifica

Um circuito quântico precisa preservar informação que um programa comum pode substituir. Os valores temporários precisam ser limpos invertendo o trabalho que os produziu, um processo chamado descomputação. Manter esses valores ocupa qubits; recalculá-los custa portas. O [artigo](https://arxiv.org/html/2610.22367v1) se concentra em rotinas cujo comportamento pode ser definido como uma função clássica inserida em uma operação quântica reversível. Essa classe restrita torna praticável uma verificação automática de correção.

Para cada uma das oito tarefas, os pesquisadores escreveram o comportamento de entrada e saída exigido e começaram a pesquisa com um programa em branco. O Claude propôs várias famílias de algoritmos como programas Python que constroem circuitos. Pesquisas separadas melhoraram cada família, compartilhando periodicamente candidatos fortes. O avaliador testou se um circuito submetido produzia a saída exigida, preservava as entradas, limpava qubits temporários e tratava corretamente a fase. Contou depois as portas Toffoli e o número máximo de qubits lógicos alocados simultaneamente. Um candidato que falhasse a especificação era rejeitado; os válidos eram classificados pelo produto das duas contagens de recursos.

O artigo chama isso de pesquisa evolutiva com OpenEvolve e Claude Mythos 5. Em cada iteração, o modelo recebia um programa-pai, comentários e um conjunto limitado de alternativas do arquivo. Os resultados do avaliador informavam a proposta seguinte. A Anthropic diz que uma pesquisa longa de adição de pontos em uma curva elíptica durou 53 horas, com instruções humanas ocasionais para explorar de forma mais ampla. As especificações iniciais, a escolha das tarefas e as regras de pontuação foram decisões humanas.

## As economias relatadas e suas condições

A [tabela de resultados das oito tarefas](https://arxiv.org/html/2610.22367v1) da equipe abrange decodificadores para um algoritmo de otimização, funções numéricas, um circuito de química, simulação de teorias de gauge em rede e inversão modular. Para o decodificador Reed–Solomon, o artigo compara uma referência publicada de 5,1 milhões de portas Toffoli e um pico de 1.938 qubits lógicos com um projeto proposto de 440.000 portas e 1.837 qubits. O produto do número de portas pelo de qubits melhora por um fator de 12 segundo as contas do artigo. Para uma função gaussiana em ponto fixo, as contagens passam de 24.000 portas e 362 qubits para 1.583 portas e 139 qubits, uma melhoria de 39 vezes nessa pontuação.

A oitava tarefa exige outra leitura. Os autores não apresentam uma única referência nem um fator de melhoria para a inversão modular em um corpo de ordem prima, porque as construções anteriores trocam mais portas por menos qubits, ou vice-versa. Seu circuito de referência completo usa 4,0 milhões de portas Toffoli e 935 qubits lógicos. Segundo a explicação da Anthropic, um projeto da nova família usa mais 12% de qubits do que o menor projeto anterior, mas 17 vezes menos portas. É um compromisso, não uma redução em todos os indicadores.

Um decodificador proposto também faz uma escolha deliberada quanto à confiabilidade. Reserva 19 qubits para um valor excepcional armazenado, em vez de 665 qubits para a pior sequência possível de exceções. O artigo estima que, sob a distribuição especificada, cerca de uma entrada em 10.000 precisaria de mais armazenamento e falharia. Outras tarefas usam critérios diferentes de precisão ou falha. Quem compara as linhas deve manter essas condições junto com as contagens de portas e qubits.

## O que o cálculo não pode resolver

O avaliador acompanha entradas da base computacional através de circuitos que permitem simulação clássica eficiente. Para domínios grandes, verifica amostras de entradas em vez de provar que todas as entradas possíveis estão corretas. Algumas especificações exigem resultados exatos, mas a validação comunicada continua usando conjuntos finitos de teste. Essas verificações apoiam as propostas dentro da interface e tolerância de erro indicadas em cada tarefa; não mostram um circuito funcionando em hardware quântico.

A contagem de portas Toffoli e o pico de qubits lógicos são indicadores indiretos de custos futuros de tempo e espaço. A profundidade de portas, o encaminhamento, o sistema de correção de erros e os qubits físicos de uma máquina podem mudar qual o projeto preferível. Os autores também fixam a representação de entrada de cada tarefa, deixando algumas alterações de codificação fora da pesquisa. Esses limites importam antes de aplicar uma sub-rotina promissora a um algoritmo completo.

A conclusão mais forte diz respeito ao método de projeto. Quando um problema de pesquisa tem uma especificação clara e um avaliador independente suficientemente rápido, um modelo pode explorar arquiteturas de circuitos que uma simples sequência de reescritas locais de portas poderá não encontrar. Os números concretos de recursos continuam sendo resultados do preprint dos autores, aguardando reprodução independente e uma avaliação que considere o hardware.

## Fontes e leituras adicionais

- [Descobrir circuitos quânticos de ponta com grandes modelos de linguagem](https://arxiv.org/html/2610.22367v1). Andi Gu, Alek H. Kemeny, Susanne F. Yelin e Mikhail D. Lukin, arXiv v1 submetido em 15 de outubro de 2026. O preprint principal descreve a pesquisa, o avaliador, os resultados das oito tarefas, a validação e os limites. É um relatório de pesquisa, não uma implementação em hardware.
- [Projetar circuitos quânticos mais eficientes com o Claude](https://www.anthropic.com/research/designing-efficient-quantum-circuits). Anthropic, 16 de outubro de 2026. Explicação dos autores sobre a pesquisa, incluindo a pesquisa de adição de pontos de 53 horas e o compromisso da inversão modular. A perspectiva sobre computadores quânticos práticos futuros é uma projeção, não um resultado observado.

## Sources

- [Descobrir circuitos quânticos de ponta com grandes modelos de linguagem](https://arxiv.org/html/2610.22367v1) — Preprint principal arXiv v1: método, comparação de oito tarefas, testes de correção, estimativas de recursos e limites. Relatório de pesquisa, não execução em hardware.
- [Projetar circuitos quânticos mais eficientes com o Claude](https://www.anthropic.com/research/designing-efficient-quantum-circuits) — Explicação dos autores. Descreve a pesquisa de 53 horas e o compromisso da inversão modular; as implicações para computadores futuros são projeções.